ย้าย Conv3D

@frozen
public struct TransposedConv3D<Scalar> : Layer where Scalar : TensorFlowFloatingPoint

เลเยอร์การโน้มน้าวใจแบบขนย้ายสามมิติ (เช่น การโน้มน้าวขนย้ายเชิงพื้นที่เหนือรูปภาพ)

เลเยอร์นี้สร้างตัวกรองการบิดที่สลับสับเปลี่ยนกับอินพุตเลเยอร์เพื่อสร้างเทนเซอร์ของเอาท์พุต

• กรอง
  เคอร์เนลการบิดแบบ 5-D

  คำประกาศ

  public var filter: Tensor<Scalar>

• อคติ
  เวกเตอร์อคติ

  คำประกาศ

  public var bias: Tensor<Scalar>

• การเปิดใช้งาน
  ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ

  คำประกาศ

  @noDerivative
  public let activation: Activation

• ความก้าวหน้า
  ความก้าวหน้าของหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อมิติเชิงพื้นที่

  คำประกาศ

  @noDerivative
  public let strides: (Int, Int, Int)

• การขยายความ
  อัลกอริธึมการเติมสำหรับการบิด

  คำประกาศ

  @noDerivative
  public let padding: Padding

• paddingIndex
  คุณสมบัติ paddingIndex ช่วยให้เราสามารถจัดการการคำนวณตามการเติม

  คำประกาศ

  @noDerivative
  public let paddingIndex: Int

• การเปิดใช้งาน
  ประเภทฟังก์ชันการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ

  คำประกาศ

  public typealias Activation = @differentiable (Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

• init (ตัวกรอง: อคติ: การเปิดใช้งาน: ก้าวย่าง: การขยาย :)
  สร้างเลเยอร์ TransposedConv3D พร้อมด้วยตัวกรอง อคติ ฟังก์ชันการเปิดใช้งาน การก้าวย่าง และช่องว่างภายในที่ระบุ

  คำประกาศ

  public init(
    filter: Tensor<Scalar>,
    bias: Tensor<Scalar>? = nil,
    activation: @escaping Activation = identity,
    strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1),
    padding: Padding = .valid
  )

  พารามิเตอร์

  filter	เคอร์เนลการบิดแบบ 5-D
  bias	เวกเตอร์อคติ
  activation	ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ
  strides	ความก้าวหน้าของหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อมิติเชิงพื้นที่
  padding	อัลกอริธึมการเติมสำหรับการบิด

• ซึ่งไปข้างหน้า(_:)
  ส่งกลับผลลัพธ์ที่ได้จากการใช้เลเยอร์กับอินพุตที่กำหนด

  คำประกาศ

  @differentiable
  public func forward(_ input: Tensor<Scalar>) -> Tensor<Scalar>

  พารามิเตอร์

  input

  อินพุตไปยังเลเยอร์

  ค่าส่งคืน

  ผลลัพธ์.

• init(filterShape:strides:padding:activation:useBias:filterInitializer:biasInitializer:)
  สร้างเลเยอร์ TransposedConv3D ด้วยรูปร่างตัวกรอง การก้าวย่าง การเติม และฟังก์ชันการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบที่ระบุ เทนเซอร์ตัวกรองเริ่มต้นได้โดยใช้การกำหนดค่าเริ่มต้นแบบสม่ำเสมอของ Glorot ด้วยตัวสร้างที่ระบุ เวกเตอร์อคติเริ่มต้นด้วยศูนย์

  คำประกาศ

  public init(
    filterShape: (Int, Int, Int, Int, Int),
    strides: (Int, Int, Int) = (1, 1, 1),
    padding: Padding = .valid,
    activation: @escaping Activation = identity,
    useBias: Bool = true,
    filterInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = glorotUniform(),
    biasInitializer: ParameterInitializer<Scalar> = zeros()
  )

  พารามิเตอร์

  filterShape	รูปร่างของเคอร์เนลการบิดแบบ 5 มิติ
  strides	ความก้าวหน้าของหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อมิติเชิงพื้นที่
  padding	อัลกอริธึมการเติมสำหรับการบิด
  activation	ฟังก์ชั่นการเปิดใช้งานตามองค์ประกอบ
  generator	เครื่องกำเนิดตัวเลขสุ่มสำหรับการเริ่มต้น